\section*{Заключение}
\addcontentsline{toc}{section}{\tocsecindent{Заключение}}

\subsection*{Результаты работы}
Была разработана библиотека для работы с графом де Брюина, которая является основой будущего ассемблера, разрабатываемого в Лаборатории алгоритмической биологии АУ РАН. 

Все задачи, перечисленные в разделе 2.4, были успешно выполнены.

Основные результаты:
\begin{itemize}
\item Реализованы эффективные способы представления и построения несжатого и сжатого графов де Брюина.
%\item Разработан эффективный алгоритм построения сжатого графа де Брюина.
\item Разработаны новые способы поддержания и использования информации о покрытии ребер и межреберных расстояниях в процессе изменений графа.
\item Разработаны алгоритмы устранения основных видов ошибочных участков графа, допускающие тонкую настройку. %Алгоритмы имеют режим работы, не использующий конкретные последовательности нуклеотидов, а значит, могут быть использованы при реализации ``бесконтекстного'' подхода к сборке геномов.
\item Спроектированная архитектура позволяет легко расширять функциональность, а также реализовывать новые алгоритмы обработки графа.
\end{itemize}

%Можно сказать, что уже используется в context free подходе


\subsection*{Дальнейшие исследования}
Планируется усовершенствование алгоритмов устранения ошибочных участков в сжатом графе с целью повышения их полноты и точности при работе с короткими фрагментами, обеспечивающими очень неравномерне покрытие генома (highly non-uniform coverage). %Это необходимо для сборки бактериальных геномов по данным, полученным из одной клетки (single cell sequencing).

Естественным и крайне важным продолжением данной работы является разработка методов для как можно более точного приближения истинных межреберных расстояний по информации, извлеченной из парных ридов.

На основе описанной реализации сжатого графа де Брюина в лаборатории активно ведется разработка сразу нескольких различных модулей для разрешения повторов в графе де Брюина.

Также на основе описанной библиотеки, планируется начать реализацию подхода, который позволит эффективно и точно находить длинные пути, гарантированно присутствующие в геноме (именно они и должны становиться результатом качественной сборки).